Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial So verwenden Sie die Scatter-Funktion in Python

So verwenden Sie die Scatter-Funktion in Python

Feb 18, 2024 pm 04:20 PM
python

So verwenden Sie die Scatter-Funktion in Python

Die Verwendung der Scatter-Funktion in Python erfordert spezifische Codebeispiele

Python ist eine weit verbreitete Programmiersprache mit leistungsstarken Datenanalyse- und Visualisierungsfunktionen. Wenn es um die Datenvisualisierung geht, ist die Matplotlib-Bibliothek in Python ein sehr nützliches und häufig verwendetes Werkzeug. In Matplotlib ist die Streufunktion eine häufig verwendete Funktion zum Zeichnen von Streudiagrammen. In diesem Artikel wird die Verwendung der Scatter-Funktion vorgestellt und einige spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

Die grundlegende Verwendung der Streufunktion ist sehr einfach und kann zum Zeichnen eines Streudiagramms zweidimensionaler Daten verwendet werden. Es akzeptiert zwei Parameter, X und Y, die die Abszisse bzw. Ordinate des Streudiagramms darstellen. Das Folgende ist ein grundlegendes Anwendungsbeispiel der Streufunktion:

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.show()
Nach dem Login kopieren

Der obige Code importiert zunächst das Modul matplotlib.pyplot und generiert 100 Zufallsdaten als horizontale und vertikale Koordinaten des Streudiagramms. Anschließend wurde mit der Scatter-Funktion ein Streudiagramm erstellt und das Diagramm über plt.show() angezeigt. Das Ausführen des obigen Codes führt zu einem zufällig verteilten Streudiagramm.

Die Scatter-Funktion bietet außerdem einige zusätzliche Parameter zur Steuerung des Stils, der Farbe und der Größe der Scatter-Punkte. Im Folgenden finden Sie Beispiele für einige häufig verwendete Streufunktionsparameter:

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 绘制散点图,并设置参数
plt.scatter(x, y, color='red', marker='o', s=50)
plt.show()
Nach dem Login kopieren

Der obige Code verwendet die Parameter „Farbe“, „Markierung“ und „s“ in der Streufunktion, mit denen die Farbe, der Markierungstyp und die Größe der Streupunkte festgelegt werden. Der Farbparameter akzeptiert einen Farbwert oder Farbnamen, der Markierungsparameter akzeptiert die Glyphe, die zum Zeichnen von Streupunkten verwendet wird, und der Parameter s wird zum Festlegen der Größe der Streupunkte verwendet. Das Ausführen des obigen Codes führt zu einem roten kreisförmigen Streudiagramm.

Zusätzlich zu den oben genannten Parametern kann die Scatter-Funktion auch einen zusätzlichen Parameter c akzeptieren, der verwendet wird, um die Farbe der Scatter-Punkte basierend auf dem Wert der Daten automatisch festzulegen. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung des c-Parameters:

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)

# 绘制散点图,并根据数据值设置颜色
plt.scatter(x, y, c=colors)
plt.colorbar()
plt.show()
Nach dem Login kopieren

Der obige Code verwendet den c-Parameter in der Scatter-Funktion und übergibt das Farbarray als Parameter an c. Das Ausführen des obigen Codes führt zu einem Streudiagramm mit automatisch auf Datenwerten basierenden Farben und einem über plt.colorbar() hinzugefügten Farbbalken.

Das Obige ist die grundlegende Verwendung der Scatter-Funktion in Python und einige Beispiele für gängige Parameter. Die Streufunktion ist eine sehr leistungsfähige und flexible Funktion, mit der verschiedene Arten von Streudiagrammen erstellt werden können. Der Leser kann der Scatter-Funktion entsprechende Parameter hinzufügen und individuelle Einstellungen entsprechend seinen eigenen Bedürfnissen vornehmen. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern beim Erlernen und Anwenden der Datenvisualisierung hilfreich sein wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie die Scatter-Funktion in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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